知識報酬率幾何？

關於如何計算知識報酬率，一直是個未解的問題。早期的算法忽視了知識在實際上為組織帶來的效益，因此缺乏說服力。然而，隨著時間推移，儘管尚未有統一的標準計算方法，但人們對如何衡量知識管理的報酬率已經有了更清晰的理解。

十多年來，企業一直嘗試計算知識管理的投資報酬率。早期的做法主要是計算整個組織擁有知識的總價值，這種做法不但沒有說服力，而且偏離了重點。它忽略了有多少知識真正用於造福組織，也沒有說明，努力蒐集與分享知識是否能讓員工運用更多知識來創造利潤。知識管理活動的衡量指標都會有一個限制。例如，下載文件的數目無法說明，取得那些文件對組織績效的貢獻是否超過提供文件的成本。

衡量方法的問題一直未獲解決，但是我訪問了十多家組織的知識管理人員（包括高科技、藥品、石油、顧問等行業，以及政府機構與非政府組織），結果顯示，大家已經愈來愈清楚如何衡量知識管理的報酬率了。大家開始瞭解，什麼情況下可以期待知識管理會產生傳統的投資報酬，什麼情況下不應該用金額來衡量投資成效；我們也逐漸瞭解，如果無法得到一個令人信服的投資報酬率，該如何判斷知識管理的投資到底值不值得。

有些公司確實成功地計算出他們的知識管理投資報酬率，但只限於某些類型的工作。例如，石油公司發現，鑽探團隊之間分享技術知識，可以減少問題和加速工作進展，每年節省數千萬美元鑽新油井的成本。全錄（Xerox）的「發現」（Eureka）資料庫讓技師交流修理影印機的技巧，可以節省約10％的成本。在這幾個例子中，衡量的對象主要是那些因為太複雜而無法根據標準指令來進行的活動，這些活動必須不斷進行，只是每次的情況可能會有點不太一樣。這類活動的知識管理報酬率可以用數字來衡量。